Hy4 preview
9358°
Modeli çalıştır
Teklifler / Reklamlar
Tencent | 1,048,576 token context | $0.83/M input, $2.50/M output. Tencent: Hy4 preview is a mixture-of-experts model from Tencent, with 49B active parameters out of 770B total. It is designed for coding agents, complex tool-use workflows, and productivity tasks that require planning, context continuity, and sustained multi-step execution.
Bu model için rehberler
Kullanım Amacına Göre En İyi Yerel LLM (Ekim 2026): Her İş İçin Doğru Açık Model
Yerel AI için aslında ne kadar VRAM gerekiyor?
Açık ağırlıklar vs açık kaynak vs sadece API: aslında ne yapmana izin veriliyor
GGUF dosyası nedir? Kuantize modellerin açıklaması (Q4, Q8, fp8, NF4)
Kaptanın notları
2026-10-13 tarihli notlar
Hy4 preview, Tencent tarafından geliştirilen 770 milyar parametreli bir uzman karışımı modeli olup, token başına 49 milyar parametreyi etkinleştirir ve bir milyon token bağlam penceresine sahiptir. Eğitimi, genel kıyaslamalar yerine gerçek profesyonel iş akışları — yazılım mühendisliği, finans, oyun geliştirme, bilimsel araştırma — etrafında şekillenmiştir. Uzun vadeli ajan görevleri veya öncü sınıf açık ağırlıklı bir model arayanlar için ciddi bir değerlendirme seçeneğidir.
İle tanınır
- 770 milyar toplam parametre, 256 uzmanlı MoE mimarisi ile token başına 49 milyar aktif parametre.
- Sürekli, çok dosyalı iş akışları için bir milyon token bağlam penceresi.
- Dahili MTP katmanı ile daha hızlı çıkarım için spekülatif çözümleme.
- Gerçek profesyonel görevlerde eğitilmiş: kodlama, finans, oyun geliştirme, araştırma.
- Hugging Face'de açık ağırlıklar, yerel veya kendi sunucunuzda dağıtım destekli.
Dikkat et
- 770 milyar toplam parametre, kendi sunucunuzda çalıştırmak için ciddi çoklu GPU altyapısı gerektirir; çoğu kullanıcı API kullanacaktır.
- Ağırlıklar açıktır ancak ticari veya türev kullanım öncesi lisans koşullarını kontrol edin.
- Çıkış tokenları milyon başına 2,25$ fiyatlandırılır; uzun ve büyük çıktı üreten ajan iş akışlarında maliyeti göz önünde bulundurun.
Denenecek istemler
Çok dosyalı yeniden düzenleme planı
Python web servisi on iki dosyaya bölünmüş: routes, models, services, tests ve config katmanı. Ekip, test setini bozmadan senkron SQLAlchemy'den async SQLAlchemy 2.0'a geçmek istiyor. Adım adım geçiş planı yazın, değişiklik gerektiren dosyaları işaretleyin ve güncellenmiş temel model sınıfını taslak olarak oluşturun.
Ajan araç kullanımı iskeleti
Python'da üç araç kullanan minimal bir ajan döngüsü tasarlayın: web_search(query), read_file(path), write_file(path, content). Ajan yüksek seviyeli bir hedef almalı, alt görevlere bölmeli, araçları sırayla çağırmalı ve her sonucu doğrulamalı. Hata yönetimi ile tam uygulamayı gösterin.
Dağınık bağlamdan finansal model
Üç yılın çeyreklik gelir, maliyet ve çalışan sayısı verileri, tutarsız biçimlendirmeyle bir elektronik tablodan yapıştırıldı. Verileri temizleyin, yıllık büyüme oranları ve faaliyet marjını hesaplayın, en keskin marj daralması olan iki çeyreği belirleyin ve sadece sayılara dayanarak muhtemel nedenleri açıklayın.
İle karşılaştır
- Hy3Açık ağırlıklı model262,144 token bağlam · $0.13/M girdi, $0.53/M çıktı
- Hy3 previewAçık ağırlıklı model262,144 token bağlam · $0.18/M girdi, $0.60/M çıktı
- Hunyuan A13B InstructAçık ağırlıklı model131,072 token bağlam · $0.14/M girdi, $0.57/M çıktı
- GPT-6 LunaSadece API modeli1,050,000 token bağlam · $0.10/M girdi, $0.50/M çıktı
tencent tarafından daha fazla metin modeli
İnsanların sorduğu sorular
- Hy4 preview'ı yerel olarak çalıştırabilir miyim?
- Evet, ağırlıklar Hugging Face'de tencent/Hy4-preview altında açıktır. Yerel çalıştırmak teknik olarak mümkün ancak 770 milyar toplam parametre çoklu GPU altyapısı gerektirir — başlamadan önce VRAM rehberini kontrol edin.
- Hy4 preview'ın maliyeti nedir ve bağlam limiti ne kadar?
- API üzerinden milyon giriş tokenı başına 0,75$ ve milyon çıkış tokenı başına 2,25$ fiyatlandırılır, bağlam penceresi bir milyon token büyüklüğündedir.
- Hy4 preview aslında ne için tasarlandı?
- Tencent, genel sohbet modeli yerine kodlama ajanları, karmaşık araç kullanımı iş akışları ve çok adımlı üretkenlik görevleri — yazılım mühendisliği, veri analizi, oyun geliştirme ve bilimsel araştırma — için tasarladı.
Kaptanın kararıAjanlar ve uzun vadeli işler için inşa edilmiş ciddi bir açık ağırlıklı öncü model; altyapı maliyeti gerçektir.
Hugging Face'de model kartı
Kaptan bu notları modelin kendi açıklaması ve model kartından yazıyor. Fiyatlar ve bağlam boyutları yazım anındaki sağlayıcıya aittir ve değişebilir.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #3 Hottest Text / LLM model · #3 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
Hy4 preview popülerlik eğilimi
28 Aug 2026 tarihinden beri ısı puanı
Isı puanı
9,358°
Bu hafta
▲
29.4%
9,323° o zaman, 9,358° şimdi
Bu ay
▲
349%
9,159° o zaman, 9,358° şimdi
Geçen yıl
n/a
Henüz yayınlanmadı/izlenmedi
7,000°
Taban
Ölçek 0° ile 9.999° arasında. 7,000° altındaki her şey, henüz hiçbir kaynağın raporlamadığı modeller için ayrılmıştır ve listelerin tamamlanması için orada bir geçici sayı bulunur. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir: gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan bir model tabanda durur ve ölçümler üstündeki dereceleri doldurur. Taban model hakkında hiçbir şey söylemez; sadece üstündeki dereceler söyler ve modelleri birbirinden ayıran budur.
+1,974°
OpenRouter tokenları
Bu model son 30 günde OpenRouter üzerinden 37,964,608,298,713 token işledi, istemler ve yanıtlar birlikte. Her 10,000,000 token bir indirme olarak sayılır, toplam 3,796,460; son günün tokenları benimsenme oranına katılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+384°
Benimsenme oranı
Kaynakların iki ölçümü arasındaki sürede günlük yaklaşık 133,694 indirme. Ömür boyu ortalamadan tahmin edilmez. Hız indirme teriminin dörtte biri kadar önemlidir, böylece yeni bir artış görünür ama bir günlük sıçrama yılların kullanımını geçemez.
Detaylı dökümü göster
Bu sitedeki her sayı kontrol edilebilir. Bu modelin ısı skoru 9,358° ve burada her bir bileşen tek tek eklenerek, her adımda toplam gösterilerek oluşturuluyor: taban, her kaynağın eklediği derece, model türü için bonus ve ağırlıkların yaşı nedeniyle çıkarılan derece. Renkler yukarıdaki grafiğin bantlarıdır. Sonundaki sözlük her terimi tanımlar.
- 1Tabandan başla.Neden 7,000° sıfır değil: Ölçek 0° ile 9.999° arasında ve 7,000° altı henüz raporlanmamış modeller için ayrılmıştır, orada geçici bir sayı bulunur ve listeler tamamlanır, verisi olan bir modelin önünde asla sıralanmaz. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir. Gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan model burada durur; sonraki her şey ölçümdür ve tabanın üstünde on kez on kat artış için 300°'lik adımlar vardır. Taban her model için aynıdır, yani karar vermez; üstündeki dereceler karar verir.7,000°toplamda
- 2İndirmeleri ekle.Toplamda OpenRouter tokenları kaynaklardan 3,796,460 indirme eşdeğeri. İndirmelerin on katı aynı 300° ekler, yani boyut önemli ama puanı tek başına belirlemez.+1,974°8,974°toplamda
- 3Benimsenme oranını ekle.Şu anda günde yaklaşık 133,694 indirme, iki ölçüm arasındaki farkla hesaplanır, ağırlığı indirmenin dörtte biri.+384°9,358°toplamda
- =Isı puanı.Bu modelin bu sitedeki her listede nerede durduğunu gösterir. Başka hiçbir şey bunu değiştirmez.9,358°
Terimler: burada kullanılan ifadeler
- Isı puanı
- Bir modelin şu anda ne kadar kullanıldığı ve istendiğini gösteren tek sayı, 0° ile 9.999° arasında. Bu sitedeki en sıcak modeller listeleri buna göre sıralanır, başka hiçbir şeyle değil.
- Taban
- Gerçek verisi olan her modelin başladığı 7.000°. Ölçek 0° ile 9.999° arasında; tabanın altı veri olmayan modeller için ayrılmıştır, böylece veri olan model her zaman veri olmayanın üstünde yer alır. Taban herkes için aynıdır ve karar vermez; üzerindeki derece ölçümdür.
- İndirme eşdeğerleri
- Puanın indirme olarak saydığı her şeyin toplamı: indirmeler, her torrent seed'ı 1.000 olarak, her AI Horde resmi ve her jenerasyon sitesindeki çalışma bir olarak sayılır.
- Logaritmik ölçek
- Onluk sayma, bire bir değil: 1.000'den 10.000'e çıkmak, 10.000'den 100.000'e çıkmakla aynı dereceyi ekler. Devlerin diğerlerini gölgelemesini engeller.
- Beğeniler
- Her kaynaktan gelen beğeni ve onaylar, logaritmik ölçekte bir indirmenin yarısı değerinde.
- Benimsenme oranı
- Bir modelin şu anda günde kaç indirme aldığı, bir kaynağın iki ölçümü arasındaki farktan hesaplanır. İndirme teriminin dörtte biri ağırlığında.
- Ölçülen ve tahmin edilen
- Ölçülen, bir kaynaktan iki okuma olduğu ve farkın gerçek olduğu anlamına gelir. Tahmin edilen ise sadece bugünün toplamının bilindiği ve geçmişin modelin ömrü boyunca dağıtıldığı anlamına gelir; site hangisini gösterdiğini belirtir.
- Seeder
- Ağırlıkların bir kopyasını torrent üzerinden başkalarının indirebilmesi için çevrimiçi tutan biri veya aynı işi yapan barındırılan bir ayna. Her biri 1.000 indirme olarak sayılır.
- AI Horde
- Bağışlanan bilgisayarlarda ücretsiz olarak görüntü üreten gönüllü bir ağ. Bir modelle yaptığı görüntü sayısı açıktır ve her biri bir indirme olarak sayılır.
- Üretim siteleri
- Kendi modellerinin kopyalarını barındıran ve insanların bunlarla üretim yapmasına izin veren siteler, örneğin PixAI, SeaArt ve Yodayo. İndirmeleri Civitai gibi sayılır ve her üretim bir indirme olarak kabul edilir.
- OpenRouter tokenları
- Claude veya GPT gibi API üzerinden sunulan bir metin modelinin indirilecek ağırlıkları yoktur, bu yüzden kullanımı tokenlarla ölçülür: son 30 günde OpenRouter üzerinden okuduğu ve yazdığı metin parçaları. Her 10,000,000 token bir indirme sayılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Tam model (checkpoint)
- Ağırlıkların kendisi, kendi başına üretim yapan dosya. Eklentilerin buna bağlı olması nedeniyle ekstra puan alır.
- LoRA ve embedding
- Başkasının ağırlıklarını belirli bir stile, karaktere veya konsepte yönlendiren küçük eklenti dosyaları. Tek başlarına çalışamazlar.
- Aile ve ağırlıklar
- Bir modelin üzerine kurulduğu temel, örneğin SD 1.5, SDXL, Flux veya Wan. Her model ailesinin ağırlıklarının yayın tarihini miras alır.
- Yaş
- Ailenin ağırlıklarının ne kadar önce çıktığına göre çıkarılan derece: yılda 150°, maksimum 750°. Yıllar içinde biriken eski indirmeleri listenin en üstünde tutar.
- Aile desteği
- Bu sitenin şu anda desteklediği bir ailenin LoRA'ları için küçük, sınırlı bir destek, her zaman detaylarda listelenir.
- Yer tutucu puan
- Henüz hiçbir kaynaktan rapor almamış bir modele verilen tabanın altındaki sabit bir sayı, böylece listeler eksiksiz kalır. Hiçbir zaman veri olan bir modelin üstünde sıralanmaz.
- Yeni! (hoşgörü süresi)
- 7 günden daha yeni modeller puan yerine Yeni! gösterir ve sıralamada yer almaz. Puanları ilk günden hesaplanır, ancak bir günlük model her şeyden hızlı büyür, bu yüzden beklemeden haftanın #1'i her zaman dün çıkan model olurdu, haftalarca dayanmış olan değil.
- Trend
- Bir modelin belli bir dönemdeki büyümesinin, aynı dönemdeki tipik model büyümesiyle karşılaştırılması. Tipikten hızlıysa yükseliş, yavaşsa düşüş olarak okunur.
- Tipik model
- Kataloğun ortası: rakamı olan modellerin yarısı dönemde daha hızlı büyüdü, yarısı daha yavaş.
Bu modelin popülerliğinin katalogdaki diğer modellere göre nasıl değiştiği: her dönemdeki indirme, beğeni ve kullanım artışı, aynı dönemde tipik bir modelin büyümesiyle karşılaştırılarak ve o zamanki ısı puanıyla ölçülür. Tipik büyümenin üstü artış, altı düşüş olarak okunur. Geçmiş, bugünkü toplamlar, modelin ilk günü ve ölçülen indirme hızı kullanılarak yeniden oluşturulur; iki ölçüm varsa; bir dönemin başında var olmayan model için n/a gösterilir.
Hy4 preview, açık kaynak yapay zeka görsel, video ve metin modellerinin salt okunur kataloğu ModelTrends.ai'de listelenen Text / LLM ailesine ait bir metin modeli modelidir. Diğer Text / LLM modelleriyle karşılaştırın ve trendini görmek için popülerlik puanına bakın.
Daha fazla Text / LLM modeliDaha fazla Text / LLM Metin / LLMllmtencentakıl yürütmekodlamaajanlaruzun bağlamyerel
Model Ailesine Göre Göz At
Text / LLM Modelleri
434
Anima Modelleri
528
Chroma Modelleri
19
Fibo Modelleri
2
Flux Modelleri
1,496
Flux 2 / Klein Modelleri
1,239
Flux 3 Modelleri
3
Moss Modelleri
3
Iris Modelleri
1
MiniMax H3 Modelleri
364
Hunyuan Modelleri
204
Ideogram Modelleri
20
Krea2 Modelleri
717
Qwen Modelleri
20
Qwen2 Modelleri
47
Ltx2 Modelleri
153